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# Effectuez une analyse interactive des données de streaming
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Vous utilisez un bloc-notes sans serveur alimenté par Apache Zeppelin pour interagir avec vos données de streaming. Votre bloc-notes peut contenir plusieurs notes, et chaque note peut comporter un ou plusieurs paragraphes dans lesquels vous pouvez écrire votre code.

L’exemple de requête SQL suivant montre comment récupérer des données à partir d’une source de données :

```
%flink.ssql(type=update)
select * from stock;
```

Pour d'autres exemples de requêtes SQL Flink Streaming, voir [Exemples et didacticiels pour les blocs-notes Studio dans Managed Service for Apache Flink](how-zeppelin-examples.md) ci-dessous et [Requêtes](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/dev/table/sql/queries/overview/) dans la documentation Apache Flink.

Vous pouvez utiliser les requêtes SQL Flink dans le bloc-notes Studio pour interroger des données de streaming. Vous pouvez également utiliser Python (API de table) et Scala (Table et Datastream APIs) pour écrire des programmes permettant d'interroger vos données de streaming de manière interactive. Vous pouvez consulter les résultats de vos requêtes ou de vos programmes, les mettre à jour en quelques secondes et les réexécuter pour afficher les résultats mis à jour.

## Interprètes Flink
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Vous spécifiez le langage que le service géré pour Apache Flink utilise pour exécuter votre application à l’aide d’un *interprète*. Vous pouvez utiliser les interpréteurs suivants avec le service géré pour Apache Flink :


| Nom | Classe | Description | 
| --- |--- |--- |
| %flink | FlinkInterpreter | Crée ExecutionEnvironment/StreamExecutionEnvironment/BatchTableEnvironment/StreamTableEnvironmentet fournit un environnement Scala | 
| %flink.pyflink | PyFlinkInterpreter | Fournit un environnement python | 
| %flink.ipyflink | IPyFlinkInterpreter | Fournit un environnement ipython | 
| %flink.ssql | FlinkStreamSqlInterpreter | Fournit un environnement Stream SQL | 
| %flink.bsql | FlinkBatchSqlInterpreter | Fournit un environnement SQL par lots | 

Pour plus d’informations sur les interprètes Flink, consultez la section [Interprète Flink pour Apache Zeppelin](https://zeppelin.apache.org/docs/0.9.0/interpreter/flink.html).

Si vous utilisez `%flink.pyflink` ou `%flink.ipyflink` en tant qu’interprète, vous devrez utiliser le `ZeppelinContext` pour visualiser les résultats dans le bloc-notes.

Pour PyFlink des exemples plus spécifiques, voir [Interroger vos flux de données de manière interactive à l'aide du service géré pour Apache Flink Studio et Python](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/query-your-data-streams-interactively-using-kinesis-data-analytics-studio-and-python/).

## Variables d’environnement de table Apache Flink
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Apache Zeppelin permet d’accéder aux ressources de l’environnement des tables à l’aide de variables d’environnement. 

Vous accédez aux ressources de l’environnement des tables Scala avec les variables suivantes :


| Variable | Ressource | 
| --- |--- |
| senv | StreamExecutionEnvironment | 
| stenv | StreamTableEnvironment for blink planner | 

Vous accédez aux ressources de l’environnement des tables Python avec les variables suivantes :


| Variable | Ressource | 
| --- |--- |
| s\$1env | StreamExecutionEnvironment | 
| st\$1env | StreamTableEnvironment for blink planner | 

Pour plus d'informations sur l'utilisation des environnements de tables, consultez [Concepts et API communes](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/dev/table/common/) dans la documentation d'Apache Flink.